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openCV目标识别 目标跟踪 YOLO5深度学习 Python 计算机视觉 计算机毕业设计 源码下载
阅读量:792 次
发布时间:2023-02-23

本文共 713 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

YOLO5目标识别与PyQt5实现

本项目基于YOLO5目标检测算法,结合PyQt5工具进行目标识别与跟踪,适用于计算机视觉领域的应用开发。该系统能够快速识别目标并进行跟踪,具有高效性和可靠性。

系统功能

  • 目标识别:支持YOLO5算法,能够实时检测多目标。
  • 目标跟踪:基于YOLO5的输出结果进行目标连续跟踪。
  • 图形用户界面:使用PyQt5构建友好界面,便于用户操作。
  • 数据管理:支持本地图片数据处理,可扩展性强。

环境搭建

  • 安装依赖

    • Ensure the following dependencies are installed:
      pip install -r requirements.txt
    • 包含支持的库版本,如:
      • matplotlib>=3.2.2
      • numpy>=1.18.5
      • opencv-python>=4.1.2
      • torch>=1.7.0
      • torchvision>=0.8.1
      • tqdm>=4.41.0
      • tensorboard>=2.4.1
      • wandb
      • pyqt5
      • pyqt5-tools
  • 配置项目

    • 将待检测图片放置在data/images文件夹中。

    使用说明

  • 运行系统

    • 使用main.py启动程序。
  • 图片检测

    • 检测的图片应存放在data/images目录下。
    • 系统将自动读取图片文件并进行检测。
  • 目标识别

    • 系统支持YOLO5算法,能够快速识别多目标。
    • 输出结果将显示在界面上,方便用户查看。
  • 项目亮点

    • 高效性:基于YOLO5算法,检测速度快。
    • 可靠性:采用PyQt5构建界面,稳定性强。
    • 可扩展性:支持多种模型和数据集扩展。

    本项目适合计算机视觉相关的毕业设计或实际项目开发,能够满足多种应用场景需求。

    转载地址:http://ywpfk.baihongyu.com/

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